Redis와 캐싱

Redis란?

In-memory Data Structure Store

캐싱 및 세션 스토리지, 채팅 및 메시징, 속도 제한, 대기열 등으로 사용 가능한 오픈 소스 인메모리 데이터 저장소

Redis의 특징

다양한 데이터 구조 지원 : String, Lists, Sets, Sorted Set, Hash 등과 같은 다양한 Collection 지원
빠른 속도 : 메모리에 저장하기 때문에 빠른 속도를 보장 (일반적으로 작업을 실행하는데 1ms 미만이 소요됩니다.)
데이터 지속성 : Persistance를 지원해 데이터 영속성을 보장
Single Thread 지원 : Single Thread로 동작하기 때문에 Race Condition에 빠지는 것을 방지해서 정합성을 보장

Cache를 사용하는 이유

자주 사용하는 데이터나 값을 미리 복사해놓는 임시 장소

요청에 따라 미리 나올 결과를 저장하고 그 요청이 오면 DB나 API를 참조하지 않고 Cache에 접근해서 요청을 처리하게 합니다.

Cache는 DB보다 빠르기 때문에 DB에 요청하는 것보다 훨씬 빠르게 요청을 처리할 수 있게 됩니다.

이러한 Cache를 사용하는 이유에는 파레토 법칙을 들 수 있습니다.

파레토의 법칙이란 전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%의 발생하는 현상을 의미합니다.

즉, 현실에서 발생하는 요청은 대부분 자주 발생하는 요청이 많기 때문에 자주 발생하는 요청만 캐싱해도 큰 효과를 거둘 수 있습니다.

Caching 전략에 대해

1. Cache Aside Pattern(Lazy Loading)

데이터가 필요할 때만 캐시에 로드합니다.

애플리케이션은 먼저 캐시를 확인하고, 데이터가 없으면 데이터베이스에서 데이터를 가져와 캐시에 저장합니다.

쓰기 작업은 캐시에 영향을 주지 않으며, 데이터는 다음 읽기 요청 때 캐시에 저장됩니다.

2. Write Through Pattern

데이터를 캐시와 데이터베이스에 동시에 씁니다.

이 방식은 데이터 일관성을 보장하지만, 쓰기 작업의 지연 시간이 길어질 수 있습니다.

캐시 누락의 위험이 줄어들지만, 캐시에 저장되는 모든 데이터가 항상 필요한 것은 아닙니다.

3. Write Behind(Write Back) Pattern

데이터를 먼저 캐시에 쓰고, 나중에 비동기적으로 데이터베이스에 씁니다.

쓰기 작업의 지연 시간을 줄이고, 데이터베이스에 부하를 감소시키는 데 유용합니다.

그러나 데이터 손실의 위험이 있으므로 적절한 데이터 지속성 전략이 필요합니다.

NestJS에서 캐싱 사용하기

Cache Aside Pattern을 NestJS에서 Redis를 이용해 캐싱을 구현해보겠습니다.

Redis Cache Module

Redis를 사용하기 위해 아래 패키지를 설치해줍니다.

pnpm add @nestjs-modules/ioredis ioredis`

RedisCacheModule을 아래와 같이 설정합니다. configService를 통해 환경변수를 가져오도록 합니다.

import { Module } from '@nestjs/common'
import { ConfigService } from '@nestjs/config'
import { RedisCacheService } from 'src/lib/redis-cache/redis-cache.service'
import { RedisModule } from '@nestjs-modules/ioredis'

@Module({
  imports: [
    RedisModule.forRootAsync({
      inject: [ConfigService],
      useFactory: (configService: ConfigService) => {
        const host = configService.getOrThrow<string>('REDIS_CACHE_HOST')
        const port = configService.getOrThrow<number>('REDIS_CACHE_PORT')
        const url = `redis://${host}:${port}`
        return {
          type: 'single',
          url,
          password: configService.getOrThrow<string>('REDIS_CACHE_PASSWORD'),
        }
      },
    }),
  ],
  providers: [RedisCacheService],
  exports: [RedisCacheService],
})
export class RedisCacheModule {}

Redis Cache Module을 다른 Module에 주입하기

RedisCacheModule을 테스트를 하기 위한 PostModule에 주입해줍니다.

import { Module } from '@nestjs/common'
import { PrismaModule } from 'src/lib/prisma/prisma.module'
import { RedisCacheModule } from 'src/lib/redis-cache/redis-cache.module'
import { PostController } from 'src/post/post.controller'
import { PostService } from 'src/post/post.service'

@Module({
  imports: [RedisCacheModule, PrismaModule],
  providers: [PostService],
  controllers: [PostController],
})
export class PostModule {}

PostService에 캐시 서비스 적용하기

...
async getPost(id: number) {
    const cacheKey = `post_${id}`;

    // 캐시된 게시글 조회
    const cachedPost = await this.cache.get(cacheKey);

    // 캐시가 되지 않았을 경우
    if (!cachedPost) {
      // DB에 게시글 조회
      const post = await this.prismaService.post.findUnique({
        where: { id },
      });

      // 게시글이 존재하지 않을 경우
      if (!post) {
        throw new NotFoundException('게시글이 존재하지 않습니다.');
      }

      // 게시글 캐싱
      await this.cache.set({ key: cacheKey, value: post, ttl: 60 });

      // 게시글 리턴
      return post;
    }

    // 캐시된 게시글 리턴
    return cachedPost;
  }
...

최초 요청은 데이터베이스에서 가져오지만 그 이후 데이터는 Redis에서 가져오는 것을 확인할 수 있습니다.

Redis 캐시 적용 결과

데이터베이스에서 가져오는 첫번째 요청보다 더 빠르게 가져오는 것을 볼 수 있습니다.

결론

지금까지 Redis의 캐싱 전략을 통해 성능을 향상시키는 방법을 살펴보았습니다. 또한 NestJS에서 실제로 Redis 캐싱을 구현해 데이터베이스의 부하를 줄이는 것을 확인해보았습니다.
캐싱 전략에는 여러가지 전략이 있고 상황에 따라 올바른 캐싱 전략을 사용하는 것이 중요합니다. 캐싱은 성능을 크게 향상시키지만, 데이터 일관성 및 캐시 무효화에 대한 관리가 필요합니다. 이 부분만 주의한다면 캐싱을 사용하는 것은 서비스의 속도와 효율성을 높일 뿐만 아니라 견고하고 안정적인 성능을 보장할 좋은 선택이라 생각합니다.

이 글에서 적용해본 예제 코드는 Redis 캐시 예제 코드에서 확인할 수 있습니다.

참고 자료

[우아한테크세미나] 191121 우아한레디스 by 강대명님
https://www.youtube.com/watch?v=mPB2CZiAkKM&t=1368s

NestJS Caching
https://docs.nestjs.com/techniques/caching